- Éditeur: Blyncsy
- Site de l’éditeur: https://blyncsy.com
- Pays: États-Unis
- Formats: GEOJSON, CSV, WFS, WMS
- Métiers: Ingénieur infrastructure, Géomètre
- Usage: Infrastructure & VRD
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Fonctionnalités: Roadway Detections
Striping Retroreflectivity
Cracking and Potholes
PASER Scoring
Paint Line Degradation
OpenAPI -
Points distinctifs: L’outil s’appuie explicitement sur des images de dashcams mutualisées à grande échelle et sur Google Street View, alors que les solutions comparables de gestion de patrimoine routier reposent souvent sur des campagnes dédiées avec véhicules instrumentés.
Le portail OpenAPI permet à l’utilisateur de dessiner ses linéaires, choisir des détections et définir une fréquence d’inspection, avec livraison annoncée en 3 à 5 jours ouvrés pour les jeux de données demandés.
La mise en avant de l’inventaire de panneaux, des marquages et des défauts de chaussée n’est pas différenciante en soi : ce sont aussi des fonctions standard des plateformes d’inspection routière assistée par vision. - Identifiant Airtable: rec6QA3FIwQrIl0cx
Blyncsy analyse des images de dashcams et de Google Street View pour produire des détections routières et des inventaires d’actifs sur des réseaux viaires. Les entrées sont des tronçons routiers sélectionnés dans un portail cartographique et des fenêtres de collecte d’images ; les sorties sont des données téléchargeables en GeoJSON ou CSV, des flux WFS/WMS et une visualisation dans l’interface Payver. L’outil couvre notamment l’état des marquages, la rétroréflectivité, les fissures, les nids-de-poule, la signalisation, l’éclairage public et les zones de travaux. Le fonctionnement repose sur des algorithmes d’apprentissage automatique et de traitement d’image appliqués à des images collectées de manière opportuniste. Les informations détaillent surtout les familles de détections et les modes de restitution, plus que les paramètres techniques des modèles.